Climate change and Arctic ecosystems: 1. Vegetation changes north of 55°N between the last glacial maximum, mid‐Holocene, and present
Notice bibliographique
Résumé
A unified scheme to assign pollen samples to vegetation types was used to reconstruct vegetation patterns north of 55°N at the last glacial maximum (LGM) and mid‐Holocene (6000 years B.P.). The pollen data set assembled for this purpose represents a comprehensive compilation based on the work of many projects and research groups. Five tundra types (cushion forb tundra, graminoid and forb tundra, prostrate dwarf‐shrub tundra, erect dwarf‐shrub tundra, and low‐ and high‐shrub tundra) were distinguished and mapped on the basis of modern pollen surface samples. The tundra‐forest boundary and the distributions of boreal and temperate forest types today were realistically reconstructed. During the mid‐Holocene the tundra‐forest boundary was north of its present position in some regions, but the pattern of this shift was strongly asymmetrical around the pole, with the largest northward shift in central Siberia (∼200 km), little change in Beringia, and a southward shift in Keewatin and Labrador (∼200 km). Low‐ and high‐shrub tundra extended farther north than today. At the LGM, forests were absent from high latitudes. Graminoid and forb tundra abutted on temperate steppe in northwestern Eurasia while prostrate dwarf‐shrub, erect dwarf‐shrub, and graminoid and forb tundra formed a mosaic in Beringia. Graminoid and forb tundra is restricted today and does not form a large continuous biome, but the pollen data show that it was far more extensive at the LGM, while low‐ and high‐shrub tundra were greatly reduced, illustrating the potential for climate change to dramatically alter the relative areas occupied by different vegetation types.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».